## PEMODELAN PREDIKTIF KONSUMSI ENERGI BANGUNAN GEDUNG KOMERSIAL DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Indriyanti 1) ; Agus Subekti 2)
1) Program Studi Ilmu Komputer
STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://www.nusamandiri.ac.id
indriyanti.18120700@gmail.com 2) Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia http://www.lipi.go.id agus.subekti@lipi.go.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract —
Increasing building energy consumption  prompted  researchers  to  build  a prediction  model  by  applying  the  machine learning  method,  but  the  most  accurate  model  is still  unknown.  Predictive  models  for  energy consumption  of  commercial  buildings  are important  for  energy  conservation.  By  using  the right  model,  we  can  make  building  designs  more efficient in energy use. In this paper, we propose a predictive  model  based  on  machine  learning methods to get the best model for predicting total energy  consumption.  The  algorithm  used  is SMOreg  and  LibSVM  from  the  Support  Vector Machine  class,  then  to  evaluate  the  model  based on  the  Mean  Absolute  Error  and  Root  Mean Square  Error  values.  Using  available  public datasets,  we  developed  a  model  based  on  the supporting  vector  engine  for  regression.  The  test results  of  both  algorithms  are  known  that  the SMOreg algorithm has better accuracy because  it has MAE and RMSE values of 4.70 and 10.15, while for the LibSVM model has MAE and RMSE values of 9.37 and 14.45. We propose a method based on the SMOreg  algorithm  because  of  its  better performance.
Keywords : Support Vector Machine, SMOreg, LibSVM
Intisari —Konsumsi  energi  bangunan  yang semakin  meningkat  mendorong  para  peneliti untuk  membangun  sebuah  model  prediksi dengan  menerapkan  metode machine  learning, namun masih belum diketahui model yang paling akurat.  Model  prediktif  untuk  konsumsi  energi bangunan  komersial  penting  untuk  konservasi energi.  Dengan menggunakan model yang tepat, kita dapat membuat desain bangunan yang lebih
efisien  dalam  penggunaan  energi.  Dalam  tulisan ini,  kami  mengusulkan  model  prediktif berdasarkan  metode  pembelajaran  mesin  untuk mendapatkan model terbaik dalam memprediksi total konsumsi energi. Algoritma yang digunakan yaitu SMOreg dan LibSVM dari  kelas Support Vector Machine , kemudian untuk evaluasi model berdasarkan  nilai Mean Absolute Error dan Root
Mean  Square  Error .  Dengan  menggunakan dataset publik yang tersedia, kami mengembangkan model berdasarkan pada mesin vektor pendukung untuk regresi. Hasil pengujian kedua  algoritma  tersebut  diketahui  bahwa algoritma SMOreg memiliki  akurasi  lebih  baik karena  memiliki  nilai MAE dan RMSE sebesar 4,70 dan 10,15, sedangkan  untuk model LibSVM memiliki  nilai MAE dan RMSE sebesar  9,37  dan 14,45.  Kami  mengusulkan  metode  berdasarkan algoritma SMOreg karena kinerjanya lebih baik.
Kata kunci: Support Vector Machine, SMOreg, LibSVM

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  populasi  yang  semakin pesat  menyebabkan  konsumsi  energi  bangunan semakin meningkat. Data energi bangunan yang tersedia  untuk  publik  saat  ini  semakin  banyak, sehingga  kesempatan  menerapkan  metode machine  learning untuk  memprediksi  kinerja energi  bangunan  juga  semakin  banyak.  Saat  ini para  peneliti  telah  mengembangkan  berbagai metodologi statistik untuk membangun pemodelan  energi  untuk  meramalkan  total penggunaan energi atau terpilah oleh penggunaan  energi  akhir.  Ada  beberapa  metode yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi
penggunaan  energi  antara  lain  metode  berbasis regresi,  ANN,  SVM  dan  masih  banyak  lagi. Misalnya,  penggunaan  metode  SVM  dan  ANN untuk  peramalan  penggunaan  energi  listrik bangunan.  Metode  tersebut  telah  banyak digunakan untuk mengatasi kompleksitas sistem bangunan  yang  dipengaruhi  oleh  banyak parameter  bangunan  (Ahmad  et  al.,  2014) . Berbagai  metode  yang  telah  digunakan  untuk memprediksi  penggunaan  energi  masih  belum menunjukkan  hasil  yang  akurat,  karena  dari beberapa  metode  memiliki  akurasi  yang  kurang baik.
Metode Support Vector Machine
merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan untuk memprediksi suatu kasus. SVM banyak  di  implementasikan  pada  beberapa algoritma  lain  di  WEKA  misalnya  SMOreg  dan LibSVM. SMOreg merupakan algoritma di dalam WEKA yang mengimplementasikan metode  SVM untuk  kasus  regresi,  algoritma  tersebut  dipilih dengan  mengatur  RegOptimizer.  Selain  itu, LibSVM juga merupakan implementasi dari SVM dengan  berbagai  jenis  kernel  dan  parameter yang berbeda untuk setiap kernelnya (http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/cla ssifiers/functions/SMOreg.html,  n.d).  Setiap metode  pasti  mempunyai  kelebihan  dan kekurangan masing-masing, untuk mendapatkan metode  atau  model  prediksi  terbaik  maka diperlukan  beberapa  pertimbangan  salah satunya  berdasarkan  tingkat  akurasi  suatu model  dalam  memprediksi.  Tingkat  akurasi suatu  model  dapat  dilihat  atau  dievaluasi menggunakan  nilai  MAE  ( Mean  Absolute  Error ) dan RMSE (Colanus, Drajana, & Selection, 2017). Salah  satu  data  energi  bangunan  yang tersedia  untuk  publik  saat  ini  adalah  CBECS ( Commercial  Buildings  Energy  Consumption Survey ).  CBECS  adalah  data  survey  tentang konsumsi  energi  bangunan  di  Amerika  Serikat yang  dikumpulkan  oleh  Badan  Informasi  Energi ( US-EIA-Energy  Information  Administration ) (Michaels,  2016).  Energi  yang  merupakan  salah satu  aspek  bangunan  di  Amerika  diatur  dalam peraturan  perundangan,  ada  kriteria  minimum yang diisyaratkan oleh peraturan  energi dan itu harus dipenuhi oleh setiap bangunan. Karena itu, data  konsumsi  energi  seluruh  bangunan komersial  yang  ada  di  Amerika  dikumpulkan dalam  CBECS  ini  sebagai  tolok  ukur  kondisi efisiensi  bangunan.  Data  di  dalam  CBECS  ini selalu  diperbarui  secara  berkala  setiap  empat atau  lima  tahun  sekali.  Versi  terbaru  saat  ini adalah  CBECS  2012  yang  memiliki  sekitar  50% peningkatan  ukuran  sampel  dan  daftar  variabel survei  yang  lebih  detail.  Dataset  CBECS mikrodata  telah  banyak  digunakan  untuk penelitian,  salah  satunya  untuk  pemodelan
prediktif  untuk  memprediksi  total  EUI  dengan menggunakan  algoritma  statistik  dan  machine learning.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma  machine  learning  lebih  baik  daripada regresi linear (Deng, Fannon, & Eckelman, 2018).
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model terbaik untuk memprediksi konsumsi  energi  bangunan  pada  gedung komersial  berdasarkan  nilai  MAE  dan  RMSE suatu model prediksi.

## BAHAN DAN METODE
Pada  penelitian  ini  dilakukan  prediksi terhadap  total  konsumsi  energi  bangunan  dari pengujian  dataset  CBECS  mikrodata  tahun  2012 yang  diambil  dari  repository  EIA (Energy Information  Administration) yang  dapat  diakses melalui  halaman website    EIA  yaitu https://www.eia.gov/consumption/commercial/. Dataset  tersebut  berisi  survei  data  penggunaan energi dibeberapa  bangunan komersial Amerika Serikat.  Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian ini sebanyak 77 atribut dan 1016 data.
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa  tahapan,  antara  lain:  identifikasi masalah,  studi  literatur,  persiapan,  pemilihan algoritma,  komparasi,  penerapan  algoritma terpilih  dan  menampilkan  hasil  prediksi  total EUI.  Sedangkan  untuk  teknik  pengumpulan datanya,  peneliti  melakukan  studi  literatur terhadap  penelitian  sebelumnya  dengan  tema yang  sama  yaitu  prediktif  modeling  untuk memprediksi konsumsi energi bangunan.
Identifikasi Masalah
Studi Literatur Persiapan Pemilihan Algoritma dari Kelas Support Vector Machine
SMOreg LibSVM
Komparasi
Mean Absolute Error (MAE)
Root Mean Square Error (RMSE) Algoritma Terpilih dan Penerapan Hasil Prediksi Total EUI
Sumber: (Indriyanti & Subekti, 2018) Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Berikut  penjelasan  mengenai  tahapan- tahapan penelitian yang dilakukan:
1. Identifikasi Masalah
Pada tahap ini peneliti melakukan identifikasi terhadap permasalahan yang ada yaitu algoritma yang  digunakan  untuk  memprediksi  konsumsi energi  bangunan  masih  memiliki  kekurangan khususnya untuk memprediksi total penggunaan energi (total EUI) pada dataset CBECS mikrodata tahun 2012.
2. Studi Literatur Tahap  kedua  yaitu  studi  literatur  untuk menentukan  algoritma  yang  akan  dipakai  pada penelitian  ini.  Studi  literatur  dilakukan  dengan mencari  referensi  dari  berbagai  sumber  yang terkait  dengan  penelitian  ini.  Referensi  yang dicari  antara  lain  yang  berkaitan  dengan  CBECS mikrodata,  algoritma Support  Vector  Machine, nilai Mean  Absolute  Error dan  nilai Root  Mean Square Error.
3. Persiapan Persiapan yang dilakukan pada penelitian ini yaitu mencari  dataset CBECS mikrodata. Setelah dataset  didapatkan,  tahap  selanjutnya  yaitu melakukan preprocessing dataset.  Menentukan berapa  jumlah  atribut  dan  data  yang  akan digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian dan menghilangkan missing value pada dataset.
4. Pemilihan Algoritma Berdasarkan referensi yang telah didapatkan pada  tahap  studi  literatur,  maka  pada  tahap  ini dilakukan  pemilihan  algoritma  terbaik  dari beberapa  sumber  yang  berkaitan  dengan penelitian  ini.  Beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan  menunjukkan  bahwa  metode Support Vector  Machine memiliki  akurasi  terbaik  untuk memprediksi  konsumsi  energi.  Algoritma  yang dipilih  untuk  penelitian  ini  adalah SMOreg dan LibSVM yang  merupakan  kelas  dari  metode Support Vector Machine pada tools WEKA.
5. Komparasi Pada  tahap  ini  dilakukan  komparasi  atau perbandingan  antara  dua  lagoritma  yang  telah dipilih  yaitu  algoritma  SMOreg  dan  algoritma LibSVM.  Kedua  algoritma  tersebut  dievaluasi tingkat  akurasinya  berdasarkan  nilai Mean Absolute Error dan nilai Root Mean Square Error . Dari  evaluasi  akurasi  tersebut  nantinya  akan didapatkan algoritma terbaik.
6. Algoritma Terpilih dan Penerapan Algoritma terbaik yang dihasilkan pada tahap komparasi
kemudian digunakan untuk memprediksi  total  EUI  dari  dataset  CBECS mikrodata tahun 2012.
7. Hasil Prediksi Total EUI Tahap  penerapan  algoritma  pada  dataset CBECS mikrodata tahun
2012
akan menghasilkan data prediksi untuk Total EUI yang nantinya akan ditampilkan dalam bentuk grafik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Dataset
Data  konsumsi  energi  bangunan  CBECS mikrodata  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini didapatkan  dari www.eia.gov .  Penelitian  ini hanya  menggunakan  77  atribut  dan  1016  data bangunan  yang  akan  digunakan  untuk  mencari model prediksi terbaik dan untuk memprediksikan total konsumsi energi bangunan  di  Amerika  Serikat.  Total  EUI  untuk setiap  bangunan  sebagai  variabel  respon  utama berdasarkan  penggunaan  energi  tahunan  yang dilaporkan dari berbagai bahan bakar dan listrik. Tabel  1  berikut  adalah  data  atribut  yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Atribut CBECS mikrodata 2012
No Variabel Keterangan 1  CENDIV Wilayah 2  SQFT Luas 3  WLCNS Bahan konstruksi dinding 4  RFCNS Bahan konstruksi atap 5  RFCOOL Bahan atap dingin 6  RFTILT Kemiringan atap 7  BLDSHP Bentuk bangunan 8  GLSSPC Persentase kaca eksterior 9  EQGLSS Semua sisi menggunakan kaca 10  NFLOOR Jumlah lantai 11  FLCEILHT Tinggi lantai ke langit-langit 12  ATTIC Loteng 13  YRCON Tahun konstruksi 14  RENRFF Penggantian atap 15  RENWLL Penggantian dinding eksterior 16  RENWIN Penggantian jendela 17  RENHVC Upgrade peralatan HVAC 18  RENLGT Peningkatan pencahayaan 19  RENELC Upgrade listrik 20  RENINS Upgrade isolasi 21  ONEACT Satu aktivitas dalam membangun 22  FACIL Di kompleks bangunan 23  OWNTYPE Pemilik gedung 24  NOCC Jumlah bisnis 25  OWNOCC Ditempati pemilik atau disewakan kepada penyewa (s) 26  OWNOPR Pemilik bertanggung jawab untuk operasi dan pemeliharaan sistem energi 27  OCCUPYP Persentase hunian
No Variabel Keterangan 28  OPEN24 Buka 24 jam sehari 29  OPNWE Buka pada akhir pekan 30  WKHRS Total jam buka per minggu 31  NWKER Jumlah Karyawan 32  FKUSED Bahan bakar minyak / solar / minyak tanah yang digunakan 33  PRUSED Botol gas / LPG / propana yang digunakan 34  STUSED Uap distrik digunakan 35  ELHT1 Listrik digunakan untuk pemanasan utama 36  NGHT1 Gas alam digunakan untuk pemanasan utama 37  HEATP Persentase panas 38  MAINHT Peralatan pemanas utama 39  HTVCAV Ventilasi pemanas: Penanganan udara sentral dengan CAV 40  HTVVAV Ventilasi pemanas: Penanganan udara sentral dengan VAV 41  ELCOOL Listrik yang digunakan untuk pendinginan 42  NGCOOL Gas alam digunakan untuk pendinginan 43  COOLP Persentase dingin 44  MAINCL Peralatan pendingin utama 45  CLVCAV Ventilasi pendingin: Unit penanganan udara sentral dengan CAV 46  CLVVAV Ventilasi pendingin: Unit penanganan udara sentral dengan VAV 47  EMCS Membangun sistem otomasi 48  RDHTNF Pemanasan berkurang selama 24 jam 49  RDCLNF Pendinginan berkurang selama 24 jam 50  ECN Siklus Economizer 51  MAINT Perawatan HVAC reguler 52  ENRGYPLN Rencana manajemen energi 53  PCTERMN Jumlah komputer 54  LAPTPN Jumlah laptop 55  PRNTRN Jumlah printer 56  COPIERN Jumlah mesin fotokopi 57  LTOHRP Persentase menyala saat terbuka 58  LTNHRP Persentase menyala dari jam 59  FLUOR Lampu neon 60  CFLR Lampu neon kompak 61  BULB Lampu pijar 62  HALO Lampu halogen 63  HID Bola lampu intensitas tinggi (HID) 64  LED Light-emitting diode (LED) bulbs
No Variabel Keterangan 65  SCHED Penjadwalan cahaya 66  OCSN Sensor okupansi 67  WINTYP Jenis kaca jendela 68  TINT Kaca jendela berwarna 69  REFL Kaca jendela reflektif 70  AWN Overhang eksternal atau tenda 71  SKYLT Skylight atau atrium 72  DAYLTP Persen siang hari 73  HDD65 Hari gelar pemanas (basis 65) 74  CDD65 Hari derajat pendinginan (basis 65) 75  HVACEUI Penggunaan HVAC 76  LTNEUI Penggunaan pencahayaan 77  PLEUI Beban listrik yang digunakan Sumber: (Indriyanti & Subekti, 2018)

## Hasil Eksperimen
Algoritma SMOreg

## Tabel 2. Hasil eksperimen dengan algoritma SMOreg
Model MAE RMSE SMOreg 4,70 10,15 SMOreg + Random Subset 4,94 10,32 SMOreg + Principal Component 9,39 14,36 SMOreg + Normalize 4,71 10,15 SMOreg exp 2.0 12,60 17,86 SMOreg  NormalizedPolykernel  exp 2.0 8,08 13,14 Model MAE RMSE SMOreg  NormalizedPolykernel  exp 1.5 7,69 12,84 SMOreg RBFkernel 5.64 11.10 SMOreg RBFkernel gamma 0.02 6,44 11,71 Sumber: (Indriyanti & Subekti, 2018)
Tabel 2 hasil eksperimen d engan algoritma SMOreg di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai Mean Absolute  Error dan Root  Mean  Square  Error terkecil  dimiliki  oleh  model SMOreg dengan parameter  standar  yang  disediakan  pada  tools WEKA yaitu dengan kernel polykernel . Nilai MAE yang  dihasilkan  sebesar  4,70  dan  nilai  RMSE sebesar  10,15.  Semakin  kecil  nilai  MAE  dan RMSE  nya,  semakin  baik  pula  akurasinya. Akurasi  terburuk  ditunjukkan  oleh  model SMOreg dengan  kernel polykernel dan  nilai exponent 2,  karena  memiliki  nilai  MAE  sebesar 12,60 dan nilai RMSE sebesar 17,86.

## LibSVM
Tabel 3. Hasil eksperimen dengan algoritma

## LibSVM
Model MAE RMSE LibSvm nu-SVR radial basic function 58,51 77,26 LibSvm nu-SVR radial basic function + normalize 56,59 75,31 LibSvm nu-SVR radial basic function + Principal Component 51,82 69,69 LibSVM  epsilon  SVR  +  principal component 49,69 49,69 LibSVM epsilon SVR + normalize 55,80 75,93 LibSVM epsilon SVR + random subset 58,30 78,34 LibSVM  epsilon  SVR  +  principal component , polinomyal (kerneltype) 54,33 73,81 LibSVM  epsilon  SVR  +  principal component , linear (kerneltype) 9,37 14,45 LibSVM  epsilon  SVR  +  principal component , sigmoid (kerneltype) 40,86 56,67 Sumber: (Indriyanti & Subekti, 2018) Tabel  3  diatas  hasil  eksperimen  dengan algoritma SMOreg di  atas  menunjukkan  bahwa nilai Mean Absolute Error dan Root Mean Square Error terkecil dimiliki oleh model LibSVM dengan tipe  algoritma  SVM  yang  berbeda  yaitu epsilon SVR dan  menggunakan  tipe  kernel linear yang dipadukan  dengan  metode principal  component pada  tahap preprocessing data.  Nilai  MAE  yang dihasilkan  sebesar  9,37  dan  nilai  RMSE  sebesar 14,45.  Semakin  kecil  nilai  MAE  dan  RMSE  nya, semakin  baik pula akurasinya. Akurasi terburuk ditunjukkan  oleh  model LibSVM dengan  tipe algoritma  SVM  yang  berbeda  yaitu nu-SVR dan menggunakan  tipe  kernel radial  basic  function, karena  memiliki  nilai  MAE  sebesar  58,51  dan nilai RMSE sebesar 77,26.

## Model SMOreg yang diusulkan
Hasil evaluasi yang telah dilakukan di atas menunjukkan bahwa algoritma SMOreg memiliki tingkat  error  lebih  kecil  dibandingkan  dengan LibSVM. Berikut desain dan model SMOreg yang digunakan untuk pengujian dataset:
Sumber: (Indriyanti & Subekti, 2018) Gambar 3. Desain Model Pengujian SMOreg
Sumber: (Indriyanti & Subekti, 2018) Gambar 4. Model Pengujian SMOreg

## Pembahasan
Tingkat  akurasi  suatu  model  prediksi dapat  dievaluasi  menggunakan  nilai  Mean Absolute  Error  (MAE)  dan  Root  Mean  Square Error  (RMSE)  dengan  menggunakan  software WEKA.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan sebelumnya, didapatka model prediksi terbaik  yaitu  algoritma  SMOreg.  Algoritma tersebut selanjutnya digunakan untuk memprediksi  total  EUI  bangunan  komersial  di Amerika Serikat.

## Tabel Hasil Prediksi
Prediksi Total EUI yang dihasilkan dengan model pengujian SMOreg dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Sampel Hasil Prediksi Total EUI
Data Aktual Prediksi 1 59.814 55.547 2 78.132 77.305 3 49.212 50.295 4 106.853 112.073 5 68.014 67.805 6 68.378 68.407 7 82.923 82.146 8 104.224 100.918 9 136.099 136.956 10 109.634 111.223 11 147.339 148.971 12 177.337 175.276 13 81.446 82.676 14 170.984 170.275 15 130.069 126.997 16 93.333 97.588 17 130.266 126.131 18 109.777 110.658
Data Aktual Prediksi 19 137.685 135.404 20 132.686 124.241 21 144.441 139.914 22 104.608 106.819 23 155.935 158.402 24 115.3 113.724 25 88.644 90.338 26 181.568 182.432 27 90.311 89.471 28 115.192 114.487 29 77.346 77.934 30 87.658 90.339 31 149.547 151.401 32 110.151 110.064 33 115.17 114.5 34 108.751 107.183 35 139.441 143.945 36 138.258 136.522 37 164.865 170.799 38 99.163 105.42 39 158.41 149.112 40 91.615 91.804 41 99.13 100.805 42 142.411 150.505 43 113.379 117.503 44 132.045 134.834 45 194.065 197.53 46 357.662 309.249 47 137.88 143.109 48 176.177 175.709 49 258.645 251.591 50 153.786 154.996 51 207.99 211.518 52 273.998 261.834 53 175.868 182.046 54 19.808 19.618 55 63.672 65.043 56 44.075 45.355 57 14.512 18.161 58 34.057 36.299 59 304.467 310.025 60 16.628 21.447 61 73.687 74.417
Data Aktual Prediksi 62 45.752 46.247 63 45.851 38.541 64 111.852 112.178 65 70.755 70.548 66 67.706 71.968 67 100.007 96.792 68 47.872 47.482 69 70.265 70.612 70 74.238 70.897 71 93.615 92.87 72 132.621 133.892 73 105.492 102.77 74 83.122 82.053 75 91.912 87.749 76 66.937 68.207 77 169.013 163.779 78 64.717 66.998 79 80.914 77.803 80 56.672 56.227 81 50.454 50.396 82 246.533 246.569 83 173.892 173.635 84 101.008 102.816 85 77.398 70.795 86 199.074 198.602 87 104.519 106.045 88 173.039 172.287 89 160.359 163.634 90 257.978 255.049 91 151.968 147.604 92 150.598 150.341 93 217.586 198.563 94 388.821 381.57 95 242.904 221.987 96 207.824 211.416 97 5.177 2.191 98 17.745 15.837 99 26.977 24.501 100 130.189 125.356 Sumber: (Indriyanti & Subekti, 2018)

## Grafik Hasil Prediksi
Sumber: (Indriyanti & Subekti, 2018) Gambar 5. Grafik Hasil Prediksi 1016 Data
Gambar  5  merupakan  grafik  hasil  prediksi  total EUI dengan menggunakan seluruh data yang ada di dataset CBECS mikordata 2012.
Sumber: (Indriyanti & Subekti, 2018) Gambar 6. Grafik Hasil Prediksi 100 Data
Pada  grafik  gambar  6  dapat  disimpulkan bahwa  semakin  tinggi  total  penggunaan  energi bangunan,  maka  semakin  tinggi  pula  prediksi total  penggunaan  energi  bangunan  dengan algoritma  SMOreg.  Prediksi  berbanding  lurus dengan nilai error hasil prediksi.

## KESIMPULAN
Penelitian ini mengkomparasikan beberapa  model  untuk  memprediksi  total penggunaan  energi  bangunan  (Total  EUI).
Algoritma  dasar yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) , sedangkan algoritma yang digunakan untuk model prediksi yaitu algoritma SMOreg dan LibSVM yang merupakan kelas dari SVM pada software WEKA. Hasil evaluasi dan validasi yang dilakukan dengan  mencari nilai  Mean  Absolute  Error dan Root  Mean  Square  Error menunjukkan  bahwa algoritma  SMOreg  memiliki  akurasi  lebih  baik daripada  LibSVM.  Nilai  MAE  dan  RMSE  yang dihasilkan  oleh  algoritma  SMOreg  sebesar  4,70 dan  10,15.  Hal  itu  yang  menjadi  bukti  bahwa algoritma  SMOreg  dapat  digunakan  untuk memprediksi total penggunaan energi bangunan komersial di Amerika Serikat. Hasil prediksi total EUI  dapat  disajikan  dalam  bentuk  grafik  agar memudahkan  para  penyedia  energi  bangunan untuk melakukan evaluasi.
Berikut  saran  dari  penulis  untuk penelitian  selanjuntya:  menerapkan  algoritma SMOreg pada  dataset konsumsi  energi yang ada di Indonesia untuk memprediksi total penggunaan  energi;  membandingkan  algoritma terpilih  dengan  algoritma  lain  seperti Random Forest,  Linear  Regression dan  dapat  juga ditingkatkan akurasinya dengan feature selection.

## REFERENSI
Ahmad, A. S., Hassan, M. Y., Abdullah, M. P., Rahman, H. A., Hussin, F., Abdullah, H., & Saidur, R. (2014). A review on applications of ANN and SVM for building electrical energy consumption forecasting. Renewable and Sustainable Energy Reviews ,
33 , 102–109. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.01.06 9
Colanus, I., Drajana, R., & Selection, F. (2017). METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN FORWARD SELECTION PREDIKSI PEMBAYARAN PEMBELIAN BAHAN BAKU,
9 , 116–123.
Deng, H., Fannon, D., & Eckelman, M. J. (2018). Predictive modeling for US commercial building energy use: A comparison of existing statistical and machine learning algorithms using CBECS microdata. Energy and Buildings , 163 , 34–43. https://doi.org/10.1016/J.ENBUILD.2017. 12.031
Indriyanti, I., & Subekti, A. (2018). Laporan Akhir Penelitian “Pemodelan Prediktif Konsumsi Energi Bangunan Gedung Komersial Dengan Algoritma Support Vector Machine.” Jakarta.
0 50.000 100.000 150.000 200.000 250.000 300.000 350.000 400.000 450.000 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 Aktual Prediksi 0 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000 1 86 17 1 25 6 34 1 42 6 51 1 59 6 68 1 76 6 85 1 93 6 Grafik Total EUI Aktual Prediksi
Michaels, J. (2016). 2012 Commercial Buildings Energy Consumption Survey: Energy Usage Summary . Washington, DC. Retrieved from https://www.eia.gov/consumption/comm ercial/